- 基于AI技术实现架构坏味道检测与重构建议是当前业界比较流行的做法，但此做法往往存在一个通病，即训练数据集的质量问题，如何构建大规模、高质量的训练数据成为制约算法有效性的关键挑战。针对这项挑战，我们以Feature envy架构坏味道为例，利用一系列启发式规则和一个基于决策树的分类器，实现了一种基于真实数据的高质量重构数据集构造方法，并利用此方法构建的数据集将Feature envy架构坏味道... 基于AI技术实现架构坏味道检测与重构建议是当前业界比较流行的做法，但此做法往往存在一个通病，即训练数据集的质量问题，如何构建大规模、高质量的训练数据成为制约算法有效性的关键挑战。针对这项挑战，我们以Feature envy架构坏味道为例，利用一系列启发式规则和一个基于决策树的分类器，实现了一种基于真实数据的高质量重构数据集构造方法，并利用此方法构建的数据集将Feature envy架构坏味道...
- 大模型场景下训练和推理性能指标名词解释 大模型场景下训练和推理性能指标名词解释
- 实验目的本实验，基于华为云MindSpore在MNIST数据集上开发和训练一个LeNet5模型，并验证模型精度；了解如何使用MindSpore进行简单卷积神经网络的开发；了解如何使用MindSpore进行简单图片分类任务的训练；了解如何使用MindSpore进行简单图片分类任务的验证。实验环境ModelArts平台：Mindspore实验内容及分析数据集准备从华为云OBS中下载MNIST数据... 实验目的本实验，基于华为云MindSpore在MNIST数据集上开发和训练一个LeNet5模型，并验证模型精度；了解如何使用MindSpore进行简单卷积神经网络的开发；了解如何使用MindSpore进行简单图片分类任务的训练；了解如何使用MindSpore进行简单图片分类任务的验证。实验环境ModelArts平台：Mindspore实验内容及分析数据集准备从华为云OBS中下载MNIST数据...
- 1 简单引入平常我们想给某些图片添加文字水印，方法有很多，也有很多的工具可以方便的进行；今天主要是对PIL库的应用，结合Python语言批量对图片添加水印；这里需要注意的是图片的格式，不能为JPG或JPEG，因为这两种格式的图片不支持透明度设置。 2 关于PIL之前有的文章已经详细介绍过，这里不再赘述了。PIL是Python的一个图像处理库，支持多种文件格式；PIL提供强大的图像处理和图形... 1 简单引入平常我们想给某些图片添加文字水印，方法有很多，也有很多的工具可以方便的进行；今天主要是对PIL库的应用，结合Python语言批量对图片添加水印；这里需要注意的是图片的格式，不能为JPG或JPEG，因为这两种格式的图片不支持透明度设置。 2 关于PIL之前有的文章已经详细介绍过，这里不再赘述了。PIL是Python的一个图像处理库，支持多种文件格式；PIL提供强大的图像处理和图形...
- 1. 问题描述使用华为云Snt9B裸金属服务器，通过nohup命令基于pytorch框架进行大模型训练时，训练中途偶现如下报错导致训练中断：{'loss': 0.0759, 'learning_rate': 0.0005298913043478261, 'epoch': 3.15} 79%|███████▉ | 4640/5888 [2:28:56<5:39:33, 16.32s/it] ... 1. 问题描述使用华为云Snt9B裸金属服务器，通过nohup命令基于pytorch框架进行大模型训练时，训练中途偶现如下报错导致训练中断：{'loss': 0.0759, 'learning_rate': 0.0005298913043478261, 'epoch': 3.15} 79%|███████▉ | 4640/5888 [2:28:56<5:39:33, 16.32s/it] ...
- 1. 问题描述使用华为云昇腾Snt9B裸金属服务器，基于pytorch框架进行大模型训练时，需要迭代训练100轮，在第21轮训练时中途报错：RuntimeError: [enforce fail at inline_container.cc:471] . PytorchStreamWriter failed writing file data: file write failed具体报错信息... 1. 问题描述使用华为云昇腾Snt9B裸金属服务器，基于pytorch框架进行大模型训练时，需要迭代训练100轮，在第21轮训练时中途报错：RuntimeError: [enforce fail at inline_container.cc:471] . PytorchStreamWriter failed writing file data: file write failed具体报错信息...
- 当涉及到自然语言处理（NLP）中的信息检索与文本挖掘时，我们进入了一个旨在从大量文本数据中发现有价值信息的领域。信息检索涉及从文本数据中检索相关信息，而文本挖掘则旨在自动发现文本中的模式、趋势和知识。这两者的结合在现代信息社会中具有巨大的潜力，本文将深入探讨信息检索与文本挖掘的定义、重要性、应用领域、技术挑战以及如何使用NLP来实现这些任务，同时结合同义词转换等数据预处理方法，以增强文章可读... 当涉及到自然语言处理（NLP）中的信息检索与文本挖掘时，我们进入了一个旨在从大量文本数据中发现有价值信息的领域。信息检索涉及从文本数据中检索相关信息，而文本挖掘则旨在自动发现文本中的模式、趋势和知识。这两者的结合在现代信息社会中具有巨大的潜力，本文将深入探讨信息检索与文本挖掘的定义、重要性、应用领域、技术挑战以及如何使用NLP来实现这些任务，同时结合同义词转换等数据预处理方法，以增强文章可读...
- 当涉及到自然语言处理（NLP）中的文本分类与情感分析时，我们进入了一个广泛应用的领域。这种技术不仅有助于组织和分类大量文本数据，还能够自动判断文本中所表达的情感和情感极性。在这篇博客中，我们将深入探讨文本分类与情感分析的定义、重要性、应用领域、技术挑战以及如何使用NLP来实现这些任务。 什么是文本分类与情感分析？文本分类，也被称为文本标签或文档分类，是将文本数据分配到一个或多个类别或标签的任... 当涉及到自然语言处理（NLP）中的文本分类与情感分析时，我们进入了一个广泛应用的领域。这种技术不仅有助于组织和分类大量文本数据，还能够自动判断文本中所表达的情感和情感极性。在这篇博客中，我们将深入探讨文本分类与情感分析的定义、重要性、应用领域、技术挑战以及如何使用NLP来实现这些任务。 什么是文本分类与情感分析？文本分类，也被称为文本标签或文档分类，是将文本数据分配到一个或多个类别或标签的任...
- NLP在多模态处理中的崭新前景：融合文本、图像和声音的智能随着信息技术的飞速发展，我们身边产生的数据呈现出多模态的趋势，包括文本、图像和声音等多种形式。多模态处理不仅仅关注这些数据的单一模态，更着眼于如何整合这些模态，以获得更深层次、全面的理解。本文将深入研究NLP在多模态处理中的应用，探讨融合文本、图像和声音的智能，以及这一领域的崭新前景。 1. 背景与挑战 1.1 多模态数据的丰富性随... NLP在多模态处理中的崭新前景：融合文本、图像和声音的智能随着信息技术的飞速发展，我们身边产生的数据呈现出多模态的趋势，包括文本、图像和声音等多种形式。多模态处理不仅仅关注这些数据的单一模态，更着眼于如何整合这些模态，以获得更深层次、全面的理解。本文将深入研究NLP在多模态处理中的应用，探讨融合文本、图像和声音的智能，以及这一领域的崭新前景。 1. 背景与挑战 1.1 多模态数据的丰富性随...
- 1 简单引入日常工作、生活中我们经常会遇到一些复杂的事务关系，比如人物关系，那如何才能清楚直观的看清楚这些任务关系呢？比如我们从网上搜索1个人物关系图，大家看看：声明：以下图片来源于网络，如果涉及版权问题，请联系作者删除。本文仅供学习，不做他用。那我们如何使用Python来实现类似的人物关系图呢？这里我们需要用到Python的networkx模块，它可以帮助我们很好的显示我们需要的效果。 ... 1 简单引入日常工作、生活中我们经常会遇到一些复杂的事务关系，比如人物关系，那如何才能清楚直观的看清楚这些任务关系呢？比如我们从网上搜索1个人物关系图，大家看看：声明：以下图片来源于网络，如果涉及版权问题，请联系作者删除。本文仅供学习，不做他用。那我们如何使用Python来实现类似的人物关系图呢？这里我们需要用到Python的networkx模块，它可以帮助我们很好的显示我们需要的效果。 ...
- 使用Kubernetes跑Stable-diffusion分布式AI训练作业，流程示意 使用Kubernetes跑Stable-diffusion分布式AI训练作业，流程示意
- 本文全面深入地探讨了梯度下降及其变体——批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降的原理和应用。通过数学表达式和基于PyTorch的代码示例，本文旨在为读者提供一种直观且实用的视角，以理解这些优化算法的工作原理和应用场景。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项... 本文全面深入地探讨了梯度下降及其变体——批量梯度下降、随机梯度下降和小批量梯度下降的原理和应用。通过数学表达式和基于PyTorch的代码示例，本文旨在为读者提供一种直观且实用的视角，以理解这些优化算法的工作原理和应用场景。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项...
- 本文深入探讨了似然函数的基础概念、与概率密度函数的关系、在最大似然估计以及机器学习中的应用。通过详尽的定义、举例和Python/PyTorch代码示例，文章旨在提供一个全面而深入的理解。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发... 本文深入探讨了似然函数的基础概念、与概率密度函数的关系、在最大似然估计以及机器学习中的应用。通过详尽的定义、举例和Python/PyTorch代码示例，文章旨在提供一个全面而深入的理解。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发...
- 本文全面深入地探讨了机器学习中的回归问题，从基础概念和常用算法，到评估指标、算法选择，以及面对的挑战与解决方案。文章提供了丰富的技术细节和实用指导，旨在帮助读者更有效地理解和应用回归模型。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研... 本文全面深入地探讨了机器学习中的回归问题，从基础概念和常用算法，到评估指标、算法选择，以及面对的挑战与解决方案。文章提供了丰富的技术细节和实用指导，旨在帮助读者更有效地理解和应用回归模型。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研...
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